人工智能在营销中的应用

营销的成功包括真实的主张、同意、相关性、可及性和持久的客户价值。更多的展示次数或点击次数并不自动意味着营销活动是有效的或负责任的。

主要要点

• 定义真正的活动结果。
• 验证声明和同意控制。
• 衡量下游价值和危害。

在选择模型之前定义受众需求和业务成果。一项活动可能会优化认知度、合格的销售线索、购买、保留或教育，而每一项都需要不同的证据。避免使用敏感或不相关的代理来定位人员或设置优惠。审查生成的声明和创意资产。根据当前证据验证价格、结果、比较、推荐和产品功能。保持披露、选择退出和同意在生成的副本之外可执行。衡量下游结果和危害。跟踪相关细分市场的合格转化、退款、投诉、退订率、可访问性和绩效。通过耸人听闻的措辞优化的点击可能会降低信任度或吸引无法从优惠中受益的人。版本受众、提示、创意和登陆页面。监控模型或平台更新后的变化，并为受监管、敏感或面向公众的声明保留人工批准步骤。记录每个实验中使用的实际受众和登陆页面版本。

1. 想象一下一个标题，它的点击次数增加了一倍，但退款却增加了，因为它暗示了该产品不提供的保证。
2. 审查声明、下游结果和受影响的受众。
3. 用准确的语言替换它，并针对合格的价值而不是原始点击进行优化。

构建的示例将营销指标与真实的客户结果联系起来。